AC hivemind-api
Ищите в кураторской базе знаний по маркетингу Web3 от Hivemind (RAG) для получения практических идей, фреймворков, руководств и тематических исследований. Используйте этот навык, когда: (1) отвечаете на вопросы по маркетинговой стратегии, (2) исследуете подходы к выводу Web3 на рынок, (3) ищете тактики запуска токенов, (4) нуждаетесь в подтвержденных практиками данных для советов, (5) создаете контент, основанный на реальных маркетинговых знаниях, (6) проводите аудит маркетинга проекта. Триггеры: «база знаний», «поиск Hivemind», «практические идеи», «маркетинговые фреймворки», «тематические исследования», «что говорят практики», любой существенный вопрос по маркетингу Web3.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search Hivemind's curated Web3 marketing knowledge base (RAG) for prac…»
Search Hivemind's curated Web3 marketing knowledge base (RAG) for practitioner insights, frameworks, playbooks, and case studies. Use this skill when: (1) answering marketing strategy questions, (2) researching Web3 go-to-market approaches, (3) looking up token launch tactics, (4) needing practitioner-backed evidence for advice, (5) creating content grounded in real marketing knowledge, (6) auditing a project's marketing. Triggers: "knowledge base", "hivemind search", "practitioner insights", "marketing frameworks", "case studies", "what do practitioners say", any substantive Web3 marketing question.
Ищите в кураторской базе знаний по маркетингу Web3 от Hivemind (RAG) для получения практических идей, фреймворков, руководств и тематических исследований.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "env"
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (hivemind-api) не совпадает с папкой (myosin-hivemind)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 26
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1778 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 607 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.